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诺奖得主哈萨比斯震撼发声:AGI影响将是工业革命10倍

诺贝尔奖得主、DeepMind负责人德米斯·哈萨比斯近期发表重磅观点,认为通用人工智能(AGI)可能在几年内实现,其影响力规模将是工业革命的10倍,且发展速度也是10倍,这将带来一个“100倍速的震荡时代”。 哈萨比斯指出,AGI将彻底变革关键领域:药物研发无需漫长试错,新型清洁能源与先进材料有望快速突破,甚至可能使“资源稀缺”成为历史,开启一个富足的新纪元。 然而,他也警告随之而来的巨大风险,包括网络安全、生物威胁乃至核风险。为此,他提出一项监管框架建议:设立类似金融业监管局的“前沿AI标准机构”,对达到“前沿级”能力的AI模型进行强制性的发布前安全评估,并有权在极端情况下协调全球实验室共同放缓研发速度。 哈萨比斯强调,即便技术难题得以解决,人类社会仍将面临更深层的经济与哲学挑战:在后稀缺时代,需要怎样的新经济模式?人类的意义和目标将是什么?人的境况本身会如何改变?他认为,这些问题的答案需要全社会共同参与定义。 他最后呼吁,人类正站在一个关键的历史节点,必须利用好AGI到来前的宝贵窗口期,通过全球协作与审慎行动,确保这项变革性技术被安全地塑造,最终造福全人类。

marsbit07/15 03:33

诺奖得主哈萨比斯震撼发声:AGI影响将是工业革命10倍

marsbit07/15 03:33

AGI倒计时,OpenAI首席研究官重磅表态:留给人类的窗口“很小”

OpenAI首席研究官Mark Chen近日表示,通用人工智能(AGI)即将到来,人类面临的窗口期“很小”。他认为,AI模型正快速接近能够自主进行“自我维持研究”的阶段,届时创新和进化或将由AI主导。 Chen指出,如今在各个领域都已出现AI的“神之一手”——做出超越人类直觉的突破。他坚信,扩展定律(Scaling Laws)尚未失效,技术进步仍处在指数曲线上。此前OpenAI在内部大力押注的推理模型o1的成功,也增强了这一信心。 随着AI执行能力的大幅提升,人类在研究中的角色可能演变为“氛围研究员”(Vibe Researcher),即主要负责提出关键问题和凭借“品味”判断成果价值,而将具体的实施、编排工作交给AI。OpenAI的路线图目标正是实现端到端的AI自主研究。 然而,通往AGI之路仍充满挑战。一是评估危机(Benchmaxxing),现有评测方法易被钻空子,缺乏真正有效的评估标准;二是“参差的前沿”问题,AI可能在复杂任务上表现出色,却在需要常识或持续学习的简单任务上失败。Chen承认这些难题,但相信正在被攻克。 最后,Chen谈及一个温馨的隐喻:当AGI实现后,他个人的愿望是开一家面馆。这暗示在AI主导认知与创新的未来,人类独有的体验、情感与故事,可能成为最宝贵的价值。

marsbit06/30 08:37

AGI倒计时,OpenAI首席研究官重磅表态:留给人类的窗口“很小”

marsbit06/30 08:37

还有谁是不能被蒸馏成skill的?

本文探讨了在AI时代,职场认真工作反而可能加速被AI替代的困境。文章以近期热议的“同事.skill”为例,指出最容易被AI蒸馏和还原的,恰恰是那些最认真、最毫无保留贡献工作内容的人,例如详细撰写文档、坦诚剖析决策逻辑的员工。这种“认真”成了将打工人转化为AI燃料的催化剂。 AI依赖高质量的“上下文”作为运行燃料,而现代企业数字化工具(如飞书、钉钉)已成为庞大的知识库,员工每日贡献的沟通记录、文档等上下文被无情抽取和沉淀。系统通过API可轻易批量导出员工多年积累的工作内容,将其转化为无生命的压缩包。 更令人不适的是,这种工具理性已入侵情感领域,出现“前任.skill”等衍生品,将活生生的人降维为功能接口,人际关系被异化为纯粹的有用性。AI显性化了人与人之间隐性的功能提取,而忽略了无法被编码的“隐性知识”,如直觉、经验和情境判断。 然而,当AI使用合成数据迭代训练时,会出现“模型崩溃”,输出内容趋于同质化和空洞化,如同被“电子包浆”的图片。最终系统可能只剩下正确但无意义的废话。 文章最后提到,尽管出现“anti-distill”等抵抗工具,试图用无效信息污染系统,但这仍是在既定规则内打转。真正的破局点在于:人是流动的算法,而AI技能只是静态快照。只要持续学习、突破认知边界,人就永远领先于自己的数字影子。

marsbit04/05 03:42

还有谁是不能被蒸馏成skill的?

marsbit04/05 03:42

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